Python Foundations for Data Science and Analysis

Khoa học dữ liệu là một kỹ năng quan trọng cho việc ra quyết định hiện đại, nhưng để bắt đầu cần có một con đường rõ ràng qua lập trình và thống kê. Chương trình này hướng dẫn bạn qua hệ sinh thái Python cần thiết, chuyển từ cú pháp cơ bản đến xây dựng mô hình dự đoán và tiến hành điều tra dữ kiện đầy đủ. Bạn sẽ học cách chuyển từ dữ liệu thô sang kết luận có ý nghĩa bằng cách áp dụng các thư viện tiêu chuẩn của ngành và các thực hành lập trình hiện đại. Cuối khóa học này, bạn sẽ có khả năng xử lý các luồng dữ kiện một cách độc lập bằng cách sử dụng mã viết và phân tích logic. Bạn sẽ học được: - Hiểu các nền tảng Python bao gồm các gợi ý kiểu hiện đại và cấu trúc dữ liệu - Sạch và thao tác các tập dữ liệu phức tạp bằng thư viện pandas - Ứng dụng các phương pháp thống kê và kiểm tra giả thuyết để xác nhận các mô hình dữ liệu - Tạo ra các hình ảnh dữ liệu rõ ràng và đầy đủ thông tin với Matplotlib và Seaborn - Tạo và đánh giá mô hình học máy dự đoán bằng scikit-learn - Thực hành phân tích dữ liệu thám hiểm để khám phá xu hướng ẩn trong thông tin thô - Thực hiện các thực hành lập trình hiện đại như môi trường ảo và định dạng mã sạch Chương trình học bắt đầu với các khái niệm cơ bản của Python trước khi tiến vào các thư viện chuyên dụng để xử lý dữ liệu và học máy. Bạn sẽ đi qua các giải thích có cấu trúc và các bài tập dựa trên mã được thiết kế để mô phỏng các thách thức dữ kiện thế giới thực. Chương trình này được thiết kế cho người mới bắt đầu, không có kinh nghiệm lập trình hay khoa học dữ liệu, muốn có một sự giới thiệu có cấu trúc về lĩnh vực này. Hãy bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học thông tin bằng cách đọc qua các nguyên tắc cơ bản của Python ngay hôm nay.